La tesi di fondo, peraltro condivisa e già descritta da Avinash kaushik nel suo “Web analytics 2.0” è che Web Analytics e user analysis sono complementari:
- Web analytics ci permette di comprendere il Cosa succede sul sito, basata sui dati raccolti e metriche di tipo statistico
- gli studi e gli strumenti per analizzare la user experience (test di usabilità, interviste, eye tracking, survey, user analysis) sono orientati a capire il perchè gli utenti si comportano in un certo modo, cerca di dare risposte qualitative
Ecco un esempio per capire meglio, relativo agli utenti che si collegano dal sito via mobile.
Gli strumenti di Web analytics ci consentono di conoscere metriche come:
- % di traffico proveniente da Mobile
- frequenza, frequenza di rimbalzo, tempo medio sul sito raggiunto via Mobile
- principali percorsi, pagine viste e funzionalità usate per utenti mobile
- andamento nel tempo di tali dati
Sono dati quantitativi, che spiegano cosa sta succedendo.
Gli studi di analisi sull’esperienza dell’utente provano invece a rispondere a domande come:
- perché e come differiscono i comportamenti tra l’utente Desktop e l’utente Mobile?
- perché gli utenti Mobile guardano in particolare un subset di pagine?
- perché le visite da Mobile hanno frequenza di rimbalzo così diversa da quelle da desktop?
- Qual è il livello di soddisfazione delle 2 differenti esperienze d’uso?
- perché l’utente mobile esce dal sito in meno di 1 minuto?
Il punto chiave, secondo l’autore, è che Web Analytics (dati) e User Experience (comportamenti) sono complementari e convergenti. Occorre ricorrere ad entrambi per comprendere non solo cosa succede ma anche e soprattutto come ottimizzare l’esperienza dell’utente.
Il libro presenta una buona sintesi dei concetti base di Google Analytics e di come impostare un modello strutturato per l’analisi, tipico di chi effettua ricerca di mercato di tipo qualitativo. Il libro è molto chiaro, per quel che ho letto finora, la lettura è assolutamente consigliata.
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